文件名称：squeezenet的matlab代码-BulletClassification:子弹分类
文件大小：4.28MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-07 01:16:17
系统开源
挤压网的matlab代码使用深度学习对子弹类型进行分类 介绍 在战争或非军事区，区分盟友和敌人的枪声很重要。 使这成为可能的一种方法是确定使用枪的子弹。 项目介绍 在这个项目中，使用 200 多个子弹音频的录音，我将音频数据解析为单个回合，然后通过检测子弹的冲击波（传播速度超过声速而产生的声音）的位置来进一步处理数据. 然后，我使用 SqueezeNet 应用迁移学习对两种类型的子弹进行分类：5.56 毫米和 7.62 毫米。 作为 CNN，SqueezeNet 用于训练基于小波的子弹冲击波的标度图图像。 这些标量图是从每个子弹音频的冲击波数据转换而来的。 由于缺乏数据，我*使用占整个测试数据 36% 的训练数据来测试模型的准确性。 仅使用新的 78 个测试数据，网络的准确率就达到了大约97.4% 。 作为进一步的工作，我有兴趣创建一个实时音频处理代码，该代码可以在现场对子弹进行分类，因为这在与战争相关的场景中会更有用。 个人背景 这是我在韩国 Jain Technology 实习时完成的个人业余项目。 他们专攻的众多事情之一是军事系统的研究和开发。 帮助和参考 我受到了《MATLA